面向智慧港口的大数据应用研究 徐凯著

图书标准信息

• 作者 徐凯
• 出版社 科学出版社
• 出版时间 2022-07
• 版次 1
• ISBN 9787030726193
• 定价 138.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 225页
• 字数 302.000千字

【内容简介】

《面向智慧港口的大数据应用研究》详细论述了智慧港口的概念、历史沿革、发展现状和趋势，对代表性的智慧港口案例进行了剖析，提出了一套港口数字化转型的方法论和实践建议。并在此基础上，围绕港口大数据分析的需求，对构建港航大数据分析平台，实现船舶自动识别系统（AIS）轨迹数据的采集、存储、加工、分析的关键技术进行了详细的阐述，以AIS数据分析为例介绍了如何利用大数据来评价集装箱港口的船舶服务能力，并分析了新冠疫情暴发对集装箱港口生产的影响。最后《面向智慧港口的大数据应用研究》展望了港航数据资源的发展，并就区块链、智能船舶、海洋经济监测等热点问题进行了展望。

【作者简介】

:
    徐凯，男，博士、高级工程师，上海国际航运研究中心首席信息官、航运信息研究所所长，上海海事大学硕士生导师，航运创新联盟秘书长。长期从事港航信息化研究，包括港航领域的大数据、互联网+、物联网、区块链、人工智能等研究方向。撰写《大数据时代的航运信息平台》《AIS大数据在港航运营管理中应用研究》专著，参与撰写《2030年中国航运发展展望》《未来航运业颠覆性变革》等6部著作，从2017年起每年牵头编写《全球港航信息化发展报告》（其中2021版成为首届北外滩国际航运论坛八大成果之一）。获得软件著作权30余项，发表学术论文30余篇，获省部级奖4项，主持港航信息化项目60余项，其中省部级项目5项。担任《计算机科学》《中国航海》等中文核心期刊审稿人，上海虹口区第九届青年联合会委员、机械工业出版社计算机专家咨询委员会委员、交通科学数据共享平台理事等，担任上海市交通委科学技术委员会、招商局集团创新专项基金、南湖实验室、运易通平台等专家委员。被授予2018年度中国航运界十大杰出青年、2020年度中国航运科技十大人物等荣誉。

【目录】

目录

序

前言

第1章 智慧港口和大数据的基础理论 1

1.1 智慧港口概述 1

1.2 港口信息化发展的历史沿革 4

1.3 智慧港口的内涵和外延 9

1.4 数字化转型与智慧港口 11

1.5 港航大数据 13

1.5.1 港航大数据的概念 13

1.5.2 港航大数据的主要应用 18

1.6 智慧港航与数据的关系 21

本章参考文献 22

第2章 智慧港口的发展现状 25

2.1 智慧港口的顶层设计 25

2.1.1 智慧港口聚焦于智慧物流和危险货物管理 25

2.1.2 智慧港口是智慧航运的重要组成 26

2.1.3 上海港“3E”港口的战略主题描述 28

2.2 国内外智慧港口发展经验 31

2.2.1 数字基础设施经验借鉴 31

2.2.2 港航数据融合经验借鉴 34

2.2.3 运营管理决策经验借鉴 37

2.2.4 协同服务决策经验借鉴 40

2.3 智慧港口发展现状评述 44

2.4 智慧港口发展趋势 47

本章参考文献 48

第3章 港口的数字化转型方法 49

3.1 港航业平台化发展 49

3.2 全体系的数字化转型 52

3.3 智慧港口数字化技术架构 57

3.4 智慧港口的数字化应用场景建模 59

本章参考文献 64

第4章 智慧港口的应用案例 65

4.1 传统集装箱码头自动化改造案例 65

4.1.1 项目背景 65

4.1.2 建设情况 65

4.1.3 经验总结 66

4.2 集卡公共调度管理与无纸化平台案例 67

4.2.1 项目背景 67

4.2.2 建设情况 67

4.2.3 经验总结 69

4.3 船舶与船代智能化管理案例 70

4.3.1 建设背景 70

4.3.2 建设情况 70

4.3.3 经验总结 72

4.4 综合性贸易物流通关平台案例 73

4.4.1 建设背景 73

4.4.2 建设情况 74

4.4.3 经验总结 75

4.5 保税燃油供应驳船调度系统案例 76

4.5.1 建设背景 76

4.5.2 建设情况 76

4.5.3 经验总结 78

本章参考文献 78

第5章 港航大数据相关技术 79

5.1 智慧港口的大数据分析框架 79

5.1.1 港口数据总线和数据挖掘平台 79

5.1.2 非关系数据库的比较与选型 83

5.2 AIS大数据分布式计算与分析环境设计 85

5.3 容器虚拟化技术 88

5.4 港航数据安全 92

本章参考文献 95

第6章 AIS大数据分析关键技术研究 96

6.1 AIS大数据的特点 96

6.1.1 AIS设备的应用情况 96

6.1.2 AIS的数据采集 98

6.1.3 AIS数据的质量问题 100

6.1.4 VDES的发展与局限 103

6.2 AIS消息格式与解码 104

6.2.1 AIS解码原理 104

6.2.2 AIS嵌入式网络解码器 107

6.3 AIS数据融合方法设计 111

6.3.1 动态数据的表达和计算 112

6.3.2 静态数据融合 115

6.3.3 AIS数据清洗方法设计 117

6.4 船舶轨迹数据压缩算法 119

6.4.1 经典道格拉斯曲线压缩算法 119

6.4.2 动态道格拉斯曲线压缩算法 120

6.4.3 快速动态D-P算法 122

6.4.43 种算法的压缩效果及效率对比 125

6.4.5 实验结论 128

6.5 船舶行驶状态识别模型建模 128

6.5.1 船舶行驶状态概述 128

6.5.2 船舶行驶状态的识别特征 129

6.5.3 停泊事件识别算法应用 131

6.5.4 停泊事件计算和航行日志 131

6.6 轨迹相似度量算法 134

6.6.1 轨迹相似性研究现状 135

6.6.2 基于面积划分的轨迹相似度量算法 136

6.6.3 实验与结论 138

本章参考文献 140

第7章 基于大数据集装箱港口船舶服务效率研究 143

7.1 研究内容与相关研究现状 143

7.1.1 研究内容与技术路线 143

7.1.2 集装箱港口船舶服务效率评价相关研究 145

7.1.3 AIS轨迹大数据分析相关研究 149

7.2 属性坐标分析法 152

7.2.1 属性坐标分析法的背景 152

7.2.2 基于属性坐标分析法的港口服务效率评价思路 153

7.2.3 心理权重和局部最满意解 154

7.2.4 心理偏好曲线和满意度计算 155

7.3 集装箱港口船舶服务效率指标体系设计 156

7.3.1 集装箱港口效率的量化指标 156

7.3.2 集装箱港口效率指标的选取 158

7.3.3 集装箱港口的选取与标定 159

7.4 集装箱港口业务规模分析 161

7.4.1 集装箱港口挂靠船舶数量 161

7.4.2 集装箱港口挂靠总运力 164

7.4.3 集装箱港口直达港口数量 166

7.5 集装箱港口服务效率分析 168

7.5.1 集装箱港口平均在泊吞吐时量 168

7.5.2 集装箱港口平均等待时间 171

7.6 集装箱港口的心理权重曲线应用与分析 173

7.6.1 评价指标的归一化处理 173

7.6.2 心理权重曲线应用 174

7.6.3 综合满意度评价 179

7.6.4 集装箱港口船舶服务效率改进建议 181

7.7 基于集装箱港口视角的新冠疫情影响分析 184

本章参考文献 187

第8章 总结与展望 192

8.1 研究总结 192

8.2 航运数据资源发展展望 193

8.3 热点展望一：区块链 199

8.4 热点展望二：智能船舶 206

8.5 热点展望三：海洋经济监测 214

8.5 热点展望三：海洋经济监测 214

8.6 热点展望四：元宇宙与智慧港航 217

本章参考文献 225